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Un algoritmo para detectar tweets publicados de borrachera

Un nuevo sistema detectará tweets relacionados con alcohol.

Quien no haya publicado un tuit bajo los efluvios de bebidas espiritosas, que tire la primera piedra. Las consecuencias son bien conocidas, y pueden ser incluso peores que una mala resaca. Que se lo digan a celebrities como Adele; la cantante británica reconocía hace unos meses en una entrevista realizada para la BBC que en sus primeros coquetos con Twitter realizó alguna publicación fuera de lugar en estado de embriaguez que hizo que a partir de ese momento sus tweets fueran revisados por dos personas antes de ser lanzados en la red social.

La frecuencia con la que la gente acostumbra a publicar pensamientos un tanto inapropiados en su cuenta de Twitter ebrio ha motivado al equipo de la Universidad de Rochester encabezado por Nabil Hossain a desarrollar un nuevo proyecto que intentará acabar con dichas indiscreciones.

Aprovechando las innovaciones del campo del aprendizaje de máquinas (machine learning) han desarrollado y entrenado un sistema que detectará de manera automática las publicaciones influenciadas por el alcohol y lo hará a través de dos vías. La primera basada en un algoritmo de creación propia que buscará tweets relacionados con alcohol o escritos por usuarios que estén bebiendo en ese momento, y la segunda geolocalizará a dichos usuarios de una manera precisa para conocer si se está bebiendo en casa o fuera.

Keywords y geolocalización

El estudio comenzó con la colecta de tweets publicados en la ciudad de Nueva York desde julio de 2014 que contuvieran texto relacionado con la ingesta de alcohol para posteriormente ser analizados mediante la plataforma Amazon Mechanical Turk usando palabras claves.

Para analizar la localización del usuario contaron en primera instancia con la ubicación ofrecida por el tweet en cuestión, en caso de no ser publicada optaron por buscar la última posición conocida y por último, las localizaciones desde las que se realizaron publicaciones de madrugada.

Buscando una posición más precisa decidieron recurrir nuevamente a la plataforma de análisis de Amazon a través de la cual diseccionaron las publicaciones utilizando palabras clave que suelen ser incluidas en los textos que se envían estando en casa. Gracias a este nuevo enfoque se consiguió lograr una precisión en la localización cercana al 80 por ciento.

Quizás una futura evolución de este sistema de detección de tweets relacionados con alcohol acabe por alertar al usuario antes de adentrarse en peliagudas conversaciones a través de redes sociales y evite situaciones embarazosas.


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